Stockage de données dans les SGBD Cette présentation traite des diverses manières de stocker der informations dans les bases de donées ainsi que des approches techniques permettant d'optimiser le traitement de ces données tout en consommant le moins de ressources possibles

1. Stockage des données dans
les SGBD
Le Stockage en Ligne contre le
Stockage en Colonne

2. Introduction
●Base de données : ensemble de logiciels qui sert à la
manipulation des bases de données.

3. Plan de Présentation
●Introduction
●Column-Store
oPrésentation
oAvantages et inconvénients théoriques
oModèles de SGBD
●Row-Store
oPrésentation
oAvantages et inconvénients théoriques
oModèles de SGBD
●Protocole de test
oSSBM
oSSBM sur les Row-Store
oSSBM & Column-Store

4. Plan de Présentation
●Invisible join
●Conclusion

5. Les column-store
●Présentation
oExiste depuis quelques années
oPerformant surtout quand il y a beaucoup de lecture sur disque
●Avantages et inconvénients théoriques
ocompression
o"late materialization"
oitération sur des blocs
ojointure invisible
●Modèles de SGBD
o MonetDB
oC-store

6. Les Row-Store DBMS
●Présentation
exemple
N° INSEE Nom Prénom Employeur Poste
123m21 Jacob Loïc Enigma Président
321m22 Uzumaki Naruto Konoha Ninja
666m66 Norris Chuck Texas Ranger
512m05 Pan Peter Neverland Enfant
123m21,Jacob,Loïc,Enigma,Président; 123m21,Uzumaki,Naruto,Konoha,Ninja ...

7. Les Row-Store DBMS
Avantages et inconvénients
●Existe depuis de nombreuses années
●Facile à mettre en place
●Ecriture de nouvelle ligne de données aisée
●Efficace en accès simultané

8. Les Row-Store DBMS
Quelques exemples
●MySQL
●ORACLE

9. Star Schema Benchmark
●Mesurer les performances des entrepôts de données
●Nécessite peu de requête et moins de contrainte
● Basé sur les meilleures techniques d'organisation de
données

10. Star Schema

11. Star Schema Benchmark & Row-Store
●Partitionnement Vertical
● Stockage d'index

12. Star Schema Benchmark & Column-Store
●Compression
●Late Materialization
●Block Iteration
●Invisible join

13. Description de l'invisible join
●Extraction des tables
●Matching des Map avec les tables
●Intersection tableau de position et table

14. Requête exécuté

15. Extraction des Tables

16. Machting des Map et de Tables

17. Intersection tableau de position et table

18. Expérimentations

19. Emulation Column-Oriented en Row
Oriented DBMS

20. Analyse sur un Colomn-Store

21. Optimisation apportée par l'invisible join

22. Conclusion
●Possible de simuler un column-store avec un row-store
●Cependant, la performance n'y est pas
●Il faudrait adapter les systèmes :